【AI】AI的医学应用落地

大模型在医学中的应用有很多报道，以下是其中一些常见的应用：

1. 基因组学：大模型可以帮助研究人类基因组，识别与疾病相关的基因变异，并预测个体对药物的反应。

2. 图像识别和诊断：大模型可以通过分析医学影像，如X射线、MRI和CT扫描图像，辅助医生进行疾病诊断和监测疾病进程。

3. 病理学：大模型可以识别和分类组织切片中的细胞和组织结构，并辅助医生进行病理学分析和诊断。

4. 药物研发和治疗：大模型可以预测药物分子结构与靶点的结合，加速新药发现和开发，并为个体化药物治疗提供指导。

5. 临床决策支持系统：大模型可以结合病历数据、临床指南和大量的研究文献，帮助医生制定更准确的诊断和治疗方案。

6. 健康监测和预测：大模型可以利用个体的健康数据，如生命体征、运动记录和生活习惯，预测疾病风险和提供健康管理建议。

7. 语音识别和自然语言处理：大模型可以帮助医生和患者进行语音交互，解析医学文本和病历数据，提供准确的医学信息。

这些应用都展示了大模型在医学领域中的巨大潜力，有望帮助提高疾病的诊断和治疗效果，并改善医疗服务的质量和效率。

具体落地来看。

AI+影像学诊断，人工智能通过将医学影像自动生成三维模型等方式加强医学影像的质量和生成效果，并通过 AI 模型自动识别部分病灶，为人工智能深度学习 算法模型提供充分信息密度的训练数据集。目前，无锡市医学影像设备特色产业集群中以 X 光、CT、MRI 等单视野类图像诊断的 AI 辅助诊断较为成熟，AI 推理用时显著短于病理医师诊断时长。未来将重点突破 AI 赋能动态影像诊断设备，包括高端超声设备、正电子发射计算机断层显像（PET-CT）以及内窥镜等。

无锡某生物医药企业自 2020 年展开 AI 转型，通过大规模研发投入及与 AI 解决方案厂商合作模式，在生物制药与办公提效等场景均已开展 AI 转型。其聚焦药物研发中的药物发现与临床前研究环节，基于本地部署的小型算力中心及国际云计算厂商支持，围绕 AI 辅助大分子药物、抗体研发和自动化蛋白生产等环节布局开发 AI 应用； 并逐步规划探索搭建人工智能大分子药物设计和工艺开发平台，届时将产生进一步的云端或智算中心算力支持需求。无锡某医疗器械企业自 2022 年开始在影像学诊断设备方面展开 AI 转型，目前通过算法自研与外部合作开发模式，已开发应用场景包括 AI 辅助超声三维成像测量以及 CT 等单视野图像的 AI 自动识别病灶以辅助早筛决策。同时，未来计划在三维乳腺扫描诊断功能开发 AI 赋能，并建立区域级数据中心汇聚数据集以用于训练，届时将以本地部署算力或与由 AI 解决方案厂商提供训练及推理支持服务方式推进。

无锡生物医药产业 AI 转型的痛点主要体现在两个方面。一是“数据孤岛”问题， 即由于生物医药行业特性，较难形成医院、患者、药企的数据汇聚整合，而 AI 大模型 的训练和推理精准程度依赖于足量的高质量数据以发挥智能数据分析、整合、筛选等功能。因此，为促进无锡市生物医药产业进一步开展 AI 转型，需要由大数据局、工信局等统筹联动，推动医疗数据流通平台与数据开放共享机制的建立。二是医疗器械手术领域开展 AI 转型时存在算力反应速度较慢的问题，如介入手术过程不超过 1 分钟，消弭过程非常快，所以需要影像较快反馈，但目前算力还无法给予快速支撑和反馈。

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